1) Cronbach's α 계수의 계산 공식은 다음과 같다(이 영준 1991, p.109.) α = k { E (Cov)/E(Var) } / { 1+(k-1) E(Var)} k ; 변수의 수 E(Cov) : 변수들간의 공분산평균 E(Var) : 변수들의 분산평균

2) Nunnally(1967)는 사회과학의 탐색적 연구에서는 α계수가 0.6이상이면 측정항목들의 신뢰성이 확보될 수 있다고 하였다(p.227.)

4) AGFI(Adjusted Goodness-Fit-Index) = 1-(p+q)(p+q+1)/2d(1-GFI)

6) 정보의 수는 분석대상변수의 변량 및 공변량의 수로서 정의되며, 변수의 수가 n인 경우 n(n+1)/2로서 계산된다.

7) 이 값은 표준 정규분포의 Z값과 같이 해석되어 일반적으로 ±2.0이상이면 다변량 정규분포의 가정이 위협받는다고 판단한다.

8) 가설 2-2의 LISREL검정에는 경로계수 γ32의 t값이 1.987로 나와서 통계적 유의성 기준인 t=2.0에 거의 근접하고 있다.